openGL之API学习(一五一)全景视频、全景漫游

全景视频通过360度全景摄像机拍摄并拼接,提供上下左右自由视角。全景摄影使用多张图片拼合,让用户有身临其境的感觉。360度全景虚拟漫游技术分为两种:一种是三维全景链接切换,另一种是基于计算机视觉的自主漫游,后者提供更强的真实感和沉浸感。VR视频则通过多个摄像机捕捉立体影像,提供更真实的沉浸式体验。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

压缩包中包含的具体内容: 对给定数据中的6个不同场景图像,进行全景图拼接操作,具体要求如下: (1) 寻找关键点,获取关键点的位置和尺度信息(DoG检测子已由KeypointDetect文件夹中的detect_features_DoG.m文件实现;请参照该算子,自行编写程序实现Harris-Laplacian检测子)。 (2) 在每一幅图像中,对每个关键点提取待拼接图像的SIFT描述子(编辑SIFTDescriptor.m文件实现该操作,运行EvaluateSIFTDescriptor.m文件检查实现结果)。 (3) 比较来自两幅不同图像的SIFT描述子,寻找匹配关键点(编辑SIFTSimpleMatcher.m文件计算两幅图像SIFT描述子间的Euclidean距离,实现该操作,运行EvaluateSIFTMatcher.m文件检查实现结果)。 (4) 基于图像中的匹配关键点,对两幅图像进行配准。请分别采用最小二乘方法(编辑ComputeAffineMatrix.m文件实现该操作,运行EvaluateAffineMatrix.m文件检查实现结果)和RANSAC方法估计两幅图像间的变换矩阵(编辑RANSACFit.m 文件中的ComputeError()函数实现该操作,运行TransformationTester.m文件检查实现结果)。 (5) 基于变换矩阵,对其中一幅图像进行变换处理,将其与另一幅图像进行拼接。 (6) 对同一场景的多幅图像进行上述操作,实现场景的全景图拼接(编辑MultipleStitch.m文件中的makeTransformToReferenceFrame函数实现该操作)。可以运行StitchTester.m查看拼接结果。 (7) 请比较DoG检测子和Harris-Laplacian检测子的实验结果。图像拼接的效果对实验数据中的几个场景效果不同,请分析原因。 已经实现这些功能,并且编译运行均不报错!
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